Como resultado de la IA en la industria, los líderes empresariales se ejecutan para tejer la tecnología en todos los niveles de su pila de software.
Sin embargo, a pesar de que el entusiasmo es alto a nivel ejecutivo, los ingenieros de la primera línea advierten las limitaciones del legado y la transformación de los bloqueadores de datos nuevamente.
Para muchos equipos de ingeniería de datos, la realidad diaria no se trata de la creación de los modelos de IA de próxima generación, no es solo una decepción que se ajuste a los sistemas rígidos y envejecimiento y no es solo una decepción.
Y de acuerdo con los Digitals conocen el informe MI o Los M, el 56 por ciento de los líderes empresariales planean invertir en IA, sabiendo que sus datos pueden no ser correctos, informa el 77 por ciento de los ingenieros superiores que presentaron un punto de dolor significativo en las aplicaciones existentes.
Principal para datos digitales y digitales.
AI Gold Rush está expresando problemas estructurales profundos de la tecnología empresarial, desde el sistema heredado y los datos hasta el caos y las habilidades más espaciosas.
Además, debido a la oferta de productos de aplicaciones de IA, las instalaciones competitivas, como la verdadera experiencia personalizada del cliente, se exigen más si se deben integrar más conjuntos de datos ricos entre una organización. Los datos de apalancamiento no están discutidos, pero el bloqueo de herencia lo significa.
Las medidas de herencia con la presión moderna
Hay un hecho incómodo en el centro del desafío de surfoss de datos; Muchas empresas siguen siendo fuertes dependientes del sistema de herencia.
Estos sistemas que utilizan las cadenas de cadenas de suministro, administran registros de clientes o realizan las luces realizando transacciones financieras. Pero fueron construidos mucho antes de las herramientas de IA de hoy, y no fueron diseñados para interactuar con ellas.
Estos sistemas antiguos a menudo trabajan en arquitectura antigua y datos sellados, la implementación de la IA no es solo costosa, no frágil y la dependencia de la herencia crea una responsabilidad estratégica.
Al ser infraestructura de infraestructura, los adultos no solo retrasan las iniciativas de conversión digital, sino que también conservan activamente una amplia AI. En un mercado donde la instalación de primera muesca puede ser crítica, la parte posterior de la IA puede perder por completo la ventaja competitiva.
El mercado global se está expandiendo rápidamente para el desarrollo de la aplicación AI, que se estima en $ 5.2 mil millones de dólares y suficiente para aumentar. Como resultado, el espacio se ha convertido en un patio de recreo para las nuevas empresas y los principales proveedores de la nube comprometidos a simplificar toda la implementación de la IA.
Sin embargo, las plataformas de reducción de integración de IA son de alta demanda, no son balas de plata. Elegir las herramientas incorrectas, o tomarlas sin una estructura adecuada, puede mejorar ampliamente los problemas existentes.
Ai es el factor humano del éxito
Existe una creciente conexión entre cómo los líderes empresariales miran la IA y lo que se necesita para implementar.
Desde la parte superior, la IA a menudo parece una oportunidad para la conversión, el proceso rápido y la decisión inteligente, pero para los ingenieros que están a cargo de proporcionar estos resultados, el enfoque es potencial, ética e infraestructura. A menudo, un despliegue rápido se produce sin una inversión equivalente con una habilidad o asistencia.
Los ingenieros y los equipos de datos no están simplemente conectando modelos en aplicaciones, sino que están navegando por las situaciones complejas en torno a la privacidad de los datos, la precisión del modelo y el mantenimiento continuo. Estas tareas requieren fluidez técnica y alineación organizacional, pero algunas compañías han invertido lo suficiente como para reducir la brecha.
Muchas compañías dan prioridad al rápido establecimiento de IA, pero ignora la importancia de su fuerza laboral y su calidad de datos. Es posible que tenga las mejores herramientas del mundo, pero si sus partes no las creen o no creen en los datos, su IA no proporcionará un precio permanente.
Esta es la razón por la cual Upsky sigue siendo uno de los desafíos más críticos y de dirección corta en la integración de IA. Esto no es suficiente para que se desarrollen un puñado de expertos en aprendizaje automático, la necesidad de desarrolladores que comprendan cómo la IA puede afectar el software y trabajar con modelos desarrollados.
Las agencias que tienen éxito con la IA a largo plazo no solo invierten en equipos, que las usan para empoderarlos primero.
La preparación de datos no es negociable
Es un hecho necesario para apuntalar todas estas cosas; Cualquier sistema de IA no puede exceder los datos creados en él. Y, sin embargo, los datos siguen siendo uno de los vínculos más débiles entre las estrategias de IA de la mayoría de las empresas.
Debajo, los datos sellados o antiguos son más que inconvenientes, es una amenaza directa para modelar la confiabilidad, la integración del sistema y el fin de las creencias del usuario. La IA que se ha implementado en datos capacitados o débiles no solo tiene un bajo rendimiento, sino que puede distraer activamente, crear predicciones defectuosas o fortalecer el sesgo.
Sin embargo, muchas compañías están vertiendo las iniciativas de IA sin resolver sus problemas de datos. Se centran en lo que AI puede hacer que si su infraestructura está lista para apoyarla.
Los datos claros, bien estructurados y accesibles desbloquean el potencial real de la IA y reducen la carga de consolidar en los ingenieros para hacer que sean suaves, más estimados y más afilados.
Para las empresas, es realmente en serio la IA, donde es, por supuesto, donde fluye, quién lo controla, y debe ser el punto de inicio para entender cómo creerlo. Se requieren datos de alto rendimiento de AI de alto rendimiento.
La Revolución AI es real y las socios, pero necesitan más que la ambición para lograr resultados significativos, requiere disciplina y equipos adecuados. Consolidar la IA en el entorno empresarial no se trata de una victoria rápida, sino más bien de modernizar la infraestructura y crear una base de datos clara y confiable.
Dado que las agencias quieren escalar los esfuerzos de IA, deben escuchar atentamente a los ingenieros y técnicos para hacer el trabajo detrás de la pantalla. Sin resistir sus alertas, son una idea, porque además de la base correcta, los proyectos de IA más comprometidos pueden fallar.
Sin embargo, al final, el éxito no vendrá solo del equipo. Se necesita tiempo para hacer el bien y ser más inteligente que proviene de aquellos que vienen de ellos.
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